南京大数据研究院

南京大学数据挖掘课件，得挺清晰，内容适合有一定基础的同学。阮锦绣小姐姐授课，风格挺生动的，理论结合实际案例，起来不枯燥。课程内容涵盖了数据挖掘的基本概念和一些主流的算法，适合想深入了解数据挖掘的开发者。是其中关于分类、聚类、关联规则的部分，讲得相当到位。如果你平时对数据、机器学习有兴趣，可以去看看，挺有的。

2018秋季中科院数据挖掘刘莹教授课程第二次作业答案。

南京大学的《算法设计与分析》课程是一门核心计算机科学课程，帮助学生掌握各种经典算法的设计思想和分析技巧。期末复习是对整个学期所学知识的巩固和提升。以下是复习所需的资源描述及建议： 1. 课程教材和讲义：推荐使用《算法导论》（Introduction to Algorithms）等教材，涵盖排序、数据结构、图算法、动态规划、贪心算法等内容。 2. 课件和视频：复习课件和录播视频，理解算法设计和实现方法。 3. 习题集和答案：解析课后习题和历年期末试卷，熟悉考试题型和解题思路。 4. 在线资源：补充在线资源，提升复习效果。

数据仓库与知识发现在信息技术领域具有重要地位，尤其在大数据分析和商业智能中。南京大学的课程深入探讨了数据仓库的集中式存储系统，用于整合来自多源数据以支持企业决策。课程涵盖了数据仓库设计原则如星型、雪花型和星座模型，以及维度和事实表构建方法。此外，课程还介绍了数据挖掘的核心目标——从大数据中提取有用信息和知识，包括预处理、模式发现（分类、聚类、关联规则）、模式评估等阶段。学生通过使用工具如R语言、Python库（Pandas、NumPy、Scikit-learn）和SPSS Modeler等，学习如何应用数据挖掘技术解决实际问题。

大数据系统测试挑战 大数据系统测试面临诸多挑战，包括但不限于： 数据规模庞大: 海量数据的处理对测试环境、测试数据生成以及测试执行效率提出更高要求。 系统复杂度高: 分布式架构、多样化组件以及复杂的处理流程加大了测试设计的难度。 性能要求严苛: 大数据系统通常需要满足高吞吐量、低延迟等性能指标，对性能测试提出了挑战。 大数据系统测试方法论 应对上述挑战，需要建立一套完善的大数据系统测试方法论： 测试阶段划分: 将测试过程划分为单元测试、集成测试、系统测试等不同阶段，分别针对不同层级进行验证。 测试类型选择: 根据测试目标选择合适的测试类型，例如功能测试、性能测试、可靠性测试等。

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煤炭行业的大数据真是越来越卷了，煤炭大数据研究及发展方向这篇资源还蛮系统的。来源、特征、应用、平台化发展，一个个讲得清清楚楚，读下来思路挺清晰的。像你要搞煤炭数据平台建设，这里提的几个问题扎心：数据共享难、数据质量参差、安全性堪忧，还有专业人才不好招。这些我也踩过坑，是真的。而且它还讲了怎么破局，比如你得先做顶层设计，再把数据标准理顺，平台框架也别乱搭——推荐搭个像CDH那样的，稳定性还不错。对了，配套的资源也挺全的：从大数据平台方案到开发培训都有，你可以挑着看。不懂平台框架的还可以看看技术详解那篇，写得还蛮细。如果你准备动手做煤炭数据平台，建议你先把这份内容啃一遍，尤其是标准体系和数据共享部

随着移动网络的迅猛发展，用户面向的服务不断增加。在竞争激烈的市场中脱颖而出，提供高质量的服务至关重要。

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